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原创 【数据分享】中国住户调查年鉴（2000-2024） PDF

在经济社会飞速发展的时代浪潮中，中国住户调查年鉴（2000 - 2024）宛如一部生动的历史画卷，徐徐展开中国城乡居民在过去二十多年间的收支、生产与生活状况。这份由国家统计局住户调查办公室精心编撰的资料性年鉴，具有不可估量的价值。它全面收录了历年全国及分城乡居民收支与生活状况的主要数据，从 2000 年跨越至 2024 年，时间跨度之长，让我们得以清晰见证中国经济崛起背景下居民收入水平的稳步提升、消费结构的持续升级以及生活质量的显著改善。

2024-11-19 17:24:28 966

原创 【数据分享】中国价格统计年鉴（2013-2024） PDF

中国价格统计年鉴（2013 - 2024）》犹如一座珍贵的宝库，全面而系统地记录了中国在这一时期的价格变动情况。它涵盖了丰富的内容，包括宏观经济指标、商品价格、居民消费价格以及城市物价监测等多个方面。在宏观经济指标方面，年鉴中收录了 GDP、CPI、PPI 等重要数据，这些指标如同经济运行的晴雨表，反映着整体经济的态势和价格水平的变化趋势。通过对这些数据的分析，我们可以深入了解经济的发展方向和潜在问题。

2024-11-19 17:23:53 631

原创 【数据分享】中国统计摘要（1978-2024）

后。

2024-11-19 17:21:50 565

原创 【数据分享】中国汽车工业年鉴（1986-2023）

年鉴》是全面、客观记载中国汽车工业发展与改革历程的重要文献，内容涵盖汽车产业政策、标准、企业、市场以及全国各省市汽车工业发展情况，并调查汇总了国内主要汽车工业企业的产品和各类经济指标数据。《年鉴》作为中国汽车工业的忠实记录者，一直坚持传承与创新并重的发展思路，紧跟行业发展变化和读者的需求，不断调整优化内容结构。《年鉴》是全面、客观记载中国汽车工业发展与改革历程的重要文献，内容涵盖汽车产业政策、标准、企业、市场以及全国各省市汽车工业发展情况，并调查汇总了国内主要汽车工业企业的产品和各类经济指标数据。

2024-11-17 17:57:31 583

原创 【数据分享】五大国有商业银行年报及摘要（2005-2023）

后。

2024-11-17 17:57:01 870

原创 【文献及模型、制图分享】快速城镇化地区传统村落保护利用的挑战与趋势——以珠江三角洲为例

快速城镇化对传统村落产生深远影响，厘清其对保护利用造成的刚性约束与驱动条件具有重要理论和现实意义。以珠三角传统村落为研究对象，以长时段的跟踪调研与回访为支撑，基于快速城镇化所带来冲击与机遇的辩证关系，尝试构建针对性的保护约束及活化利用研究框架，揭示珠三角传统村落保护利用的主要挑战、进展和发展前景。结果显示：（1）保护利用挑战主要体现在整体格局、聚落空间等物质要素的异化与受损，亦面临历史遗留问题多、投入成本高昂等约束；

2024-11-17 17:56:28 188

原创 【文献及模型、制图分享】模式化与破碎：兰州河口古镇景观基因变异的诱发机制探索-DFRI碱基理论与景观基因诱变模型

传统村落中大量闲置农房是增长边界约束背景下存量空间转变为增量资源的关键因素。有效梳理、识别闲置农房的状况及其产生背景、特征与实现路径，可为针对性活化利用闲置农房等存量空间、推动传统村落的内涵式发展和实现共同富裕目标解决环境整治与资源拓展的多重问题奠定基础。以松阳县雅溪口村为典型案例地，基于，引入指向共同富裕目标的，深入解析案例村闲置农房演化场景特征，探寻实现传统村落共同富裕理想场景的活化机制、策略与路径。研究发现：（1）雅溪口村闲置农房活化场景的动态推进，使传统村落整体化发展的场景逐渐显现。

2024-11-16 17:38:26 191

原创 【数据分享】2011-2024年6月全国各省份地市区县每日气象气候数据

在气象科学的领域中，每日气象气候数据就如同历史的记录仪，承载着过去十几年间全国各地的气候变化信息。气象气候数据对于我们的生活、生产以及科学研究都有着极其重要的意义。从农业生产方面来看，了解过去的气象数据能够帮助农民更好地把握农作物的种植时间、灌溉需求以及防范自然灾害，从而提高农作物的产量和质量。对于城市规划和建设来说，气象数据可以为建筑设计、城市排水系统规划等提供重要的参考依据，增强城市应对极端天气的能力。

2024-11-16 17:37:55 335

原创 【数据分享】2003-2022年各省土地利用面积统计数据

后。

2024-11-16 17:37:25 223

原创 【文献及模型、制图分享】模式化与破碎：兰州河口古镇景观基因变异的诱发机制探索-DFRI碱基理论与景观基因诱变模型

受到建设同质化、旅游投资中断、人口外流等冲击，部分传统村落变成了景观模式化和景观破碎共存的空间。选取甘肃省兰州市河口古镇作为案例地，将作为研究基础，从景观基因测序入手进行参与式观察和半结构化访谈，探索自2014年古镇项目建设以来当地景观基因变异的诱发机制。研究显示：（1）资本投入、精英群体行为和观念变化均能激活景观基因中的响应碱基，促使碱基序列发生改变；（2）资本投入是诱发景观基因变异的物理性机制和外在驱动力，投入古镇项目资本的空间异质性、不持续性和目的性会影响景观基因变异的结果；

2024-11-15 21:16:13 213

原创 【数据分享】中国对外投资合作发展报告（2013-2023）

绪 论............................................................................................................................. 1对外投资合作高质量发展迈出新步伐................................................................... 2。

2024-11-15 21:15:22 772

原创 【数据分享】全国农产品成本收益资料汇编（1953-2024）

一、《全国农产品成本收益资料汇编 2024》收录了我国2023年主要农产品生产成本和收益资料及 2018年以来六年的成本收益简明数据。其中全国性数据均未包括香港、澳门特别行政区和台湾省数据。二、本汇编共分七个部分,即:第一部分,综合;第二部分,各地区粮食、油料;第三部分,各地区棉、烟、糖料;第四部分,各地区蚕茧、水果:第五部分,各地区肉、禽、蛋、奶;第六部分,各地区蔬菜;第七部分,各地区畜产品三、本汇编中,“三种粮食平均”指稻谷、小麦、玉米平均;稻谷指早籼稻、中籼稻、晚籼稻和粳稻平均;

2024-11-15 21:14:43 3409 1

原创 【数据分享】空间天气公报（2004-2021）（又名太阳数据活动公报） PDF

一、太阳活动2021 年太阳活动处于第 25 太阳活动周上升期，2010-2021年的太阳黑子数平滑月均值如图1所示。从图中可以看出,2021年的太阳黑子数平滑月均值上升速度较快。2021年共爆发了425次C级、27次M级和2次x级太阳软x射线耀斑，其中M级以上耀斑的情况见表 1。二、地磁与地球同步轨道的空间天气2021年地磁活动整体水平低，地磁扰动主要由冕洞高速太阳风引起。2021年全年共发生了1次大地磁暴、7次中等地磁暴和27次小地磁暴。2021年磁暴状况见表2。

2024-11-15 01:00:00 445

原创 【数据分享】中国证券期货统计年鉴（2001～2023）

一、《中国证券期货统计年鉴(2023)》(中英文)收录了2022年证券期货市场的统计数据以及与证券期货市场相关的部分宏观经济数据，是一部全面反映中华人民共和国证券期货市场发展情况的资料性年刊。二、年鉴分为概况、股票、债券、基金、期货、上市和挂牌公司、证券期货经营机构?

2024-11-15 00:45:00 769

原创 【文献及模型、制图分享】土地利用系统碳效应研究进展与展望：机制、模拟与优化

土地利用系统作为全球碳系统的重要系统之一，在实现全球碳中和的道路上发挥着举足轻重的作用。通过，建立了社会—生态系统视角下的，提出了治理视角下的土地利用系统碳效应内涵机理，总结梳理了土地利用系统碳效应的研究历程、基础测算方法以及模拟预测方法体系，并初步建立了土地利用系统碳中和的优化路径和工具箱。当前，有关土地利用系统碳排放量、碳汇量的测算基础研究已较为成熟，研究重点已从基础研究转向了影响因素全面挖掘、碳减排增汇定量预测模拟以及碳中和路径研究等。但仍存在缺乏碳排放和碳汇基础测算当量系数的区域性校正；

2024-11-15 00:30:00 382

原创 【数据分享】空间天气公报（2004-2021）（又名太阳数据活动公报） PDF

一、太阳活动2021 年太阳活动处于第 25 太阳活动周上升期，2010-2021年的太阳黑子数平滑月均值如图1所示。从图中可以看出,2021年的太阳黑子数平滑月均值上升速度较快。2021年共爆发了425次C级、27次M级和2次x级太阳软x射线耀斑，其中M级以上耀斑的情况见表 1。二、地磁与地球同步轨道的空间天气2021年地磁活动整体水平低，地磁扰动主要由冕洞高速太阳风引起。2021年全年共发生了1次大地磁暴、7次中等地磁暴和27次小地磁暴。2021年磁暴状况见表2。

2024-11-15 00:15:00 419

原创 【文献及模型、制图分享】土地利用系统碳效应研究进展与展望：机制、模拟与优化

土地利用系统作为全球碳系统的重要系统之一，在实现全球碳中和的道路上发挥着举足轻重的作用。通过，建立了社会—生态系统视角下的，提出了治理视角下的土地利用系统碳效应内涵机理，总结梳理了土地利用系统碳效应的研究历程、基础测算方法以及模拟预测方法体系，并初步建立了土地利用系统碳中和的优化路径和工具箱。当前，有关土地利用系统碳排放量、碳汇量的测算基础研究已较为成熟，研究重点已从基础研究转向了影响因素全面挖掘、碳减排增汇定量预测模拟以及碳中和路径研究等。但仍存在缺乏碳排放和碳汇基础测算当量系数的区域性校正；

2024-11-14 11:32:27 218

原创 【文献及模型、制图分享】农户参与有机农业的政策偏好及其异质性来源——基于选择实验法的实证分析

从政策主要受体农户的角度出发，基于洋县朱鹮栖息地的816份农户问卷调研数据，利用选择农户对有机农业发展政策的需求，进而分析政策优化的方向。结果发现：（1）资金补贴、技术培训、品牌认定和电商帮扶这四项政策能够显著提升农户参与有机农业发展方案的意愿，而化肥农药限制会起到负向抑制的作用；（2）不同社会经济特征农户对有机农业发展政策的偏好存在异质性；

2024-11-14 11:31:55 222

原创 【数据分享】中国渔业统计年鉴（1979-2024） pdf

一、《中国渔业统计年鉴》以正式出版年份标序。其统计数据起讫日期:渔民家庭收支调查起讫时间为 2022年11月1日至2023年10月31日，其他数据起讫时间为2023年1月1日至2023年12月31日。二、统计数据中，远洋渔业数据按照远洋渔业管理办法进行统计，渔港数据来源于 2023年全国沿海渔港核查工作水产品贸易数据来源于中国海关统计，技术推广数据来源于全国水产技术推广总站、中国水产学会，其余数据来源于31个省、自治区、直辖市渔业主管部门和中国农业发展集团有限公司。

2024-11-14 00:45:00 3436

原创 【数据分享】中国食品工业年鉴(1984-2023) PDF

一、《中国食品工业年鉴》(以下简称《年鉴》)是一部全面反映上一年度全国食品工业发展情况纪年性、资料性、权威大型年刊。《年鉴(2023)》系统收录了全国食品行业各专业和 31个省(自治区、直辖市)2022年食品工业经济运行情况的综述，《年鉴》是由中国食品工业协会主管和主办的。《年鉴(2023)》为总第 35部，包括;【概况】【运行特点】【市场分析】【面临问题】【趋势判断】【科技创新】【名优企业和产品】【大事记】【政策建议】【经济数据】【主要工作】等内容。

2024-11-14 00:15:00 1308

原创 【数据分享】澳门统计年鉴(1979-2023)

澳门，这座魅力非凡的特别行政区，历经数十年的蓬勃发展，发生了翻天覆地的巨大变化。澳门统计年鉴就如同一部神奇的时光机，完整记录了自 1979 年以来澳门在各个领域的发展轨迹。这份年鉴涵盖了经济、人口、社会、文化、旅游等诸多方面的数据，是研究者、学者、企业以及对澳门充满兴趣的朋友们不可或缺的全面而准确的信息来源。无论是渴望了解澳门的经济增长趋势，还是探究人口结构变化，亦或是深入研究澳门的旅游发展和文化传承，这份统计年鉴都能发挥至关重要的作用。

2024-11-13 15:26:24 381

原创 【数据分享】中国国有资产监督管理年鉴(2004-2022)

在探索中国经济发展的壮阔历程中，各类专业年鉴如同璀璨的明珠，照亮我们认知的道路。今天，我们要为大家隆重推出一份极具价值的资料 —— 中国国有资产监督管理年鉴（2004 - 2022）。中国国有资产在国家经济中占据着举足轻重的地位。这份年鉴跨越近二十年的时间，详细记录了国有资产监督管理领域的点点滴滴，是了解中国国有经济发展脉络的重要窗口。它全面涵盖了国有资产的规模与结构、国有企业的经营业绩、改革与发展动态、监管政策与措施等多方面的内容。

2024-11-13 12:39:18 287

原创 【数据分享】中国口岸年鉴（2001-2022）

后。

2024-11-03 21:34:34 226

原创 【文献及模型、制图分享】中国城市家庭食物浪费行为及减量对策——以郑州市为例

减少食物浪费是保障粮食安全的重要途径。家庭是社会的基本单元，不仅是产生食物浪费的主要场景，也是开展反食品浪费教育的重要场所。本文以河南省郑州市为例，基于1315份城市家庭食物浪费一手调查数据，首次将城市家庭食物浪费分为三餐内和三餐外两部分，研究城，并在此基础上提出针对性的减量对策。研究结果表明：（1）城市家庭人均食物浪费量为15.47 g/d，其中，蔬菜占人均食物浪费总量的47.45%，其次是主食类（20.51%），第三为肉类（13.41%）；

2024-11-03 21:26:13 364

原创 【数据分享】中国基本单位统计年鉴（1999-2023）

一、《中国基本单位统计年鉴》是一部反映中华人民共和国各类基本单位情况的资料性工具书。本书分为两部分:第一部分是全国各类法人单位按地区、国民经济行业等进行各种分组汇总而成的综合资料，第二部分是全国各类企业法人单位按地区、国民经济行业、登记注册类型等进行各种分组汇总面成的综合资料。

2024-11-03 21:21:36 403

原创 【文献及模型、制图分享】基于投入品减量增效视角的长江经济带农业生产绿色化演进研究

绿色化转型是农业可持续发展研究的重要议题。以农业生产绿色化转型过程的理论分析为基础，运用文相结合的方法，研究了长江经济带农业生产绿色化转型过程和投入品减量增效的趋势。结果表明：2015年以来长江经济带各省（直辖市）连续发布农业绿色发展政策，引导农户施用替代性肥料、开展绿色防控和农业废弃物资源化利用实践，推动化肥农药等投入品的减量化。总体上长江经济带先于其他地区五年左右实现化肥农药使用零增长和减量化，但2020年化肥农药使用强度仍旧是国际平均水平的两倍以上。

2024-10-29 00:15:00 358

原创 【数据分享】全国各省份卫生-卫生人员（1990-2021年）

点击后小编。

2024-10-28 02:00:00 409

原创 【数据分享】中国汽车市场年鉴（2013-2023)

一、《2023中国汽车市场年鉴》是由中国物流与采购联合会主管，中国汽车流通协会主办，行业组织和中国主要汽车生产、流通企业及各地汽车流通协会共同参与编撰的大型资料性工具书，创办于1995年，已连续出版了1995-2022年各年卷。二、《2023中国汽车市场年鉴》的编纂宗旨是科学、全面、系统、翔实，逐年反映中国汽车行业的发展和汽车市场的变化，内容涵盖中国汽车生产、流通、消费、服务与行业管理的各个方面，以丰富的资料信息为政府、市场、行业和广大消费者服务。

2024-10-27 21:11:42 674

原创 【数据分享】全国各省份运输和邮电-邮电业务量（1990-2021年）

点击后小编。

2024-10-27 21:10:23 232

原创 【文献及模型、制图分享】中国自然保护地典型治理模式成效比较——基于社区居民感知视角

采取何种治理模式能够更好地提升自然保护地治理的生态、社会和经济成效?基于，选择大熊猫国家公园内部及周边17个社区，通过，比较统治、分治和共治三种治理模式的社区居民成效感知差异，以及影响社区居民成效感知的其他要素。研究发现：（1）社区居民对大熊猫国家公园生态成效感知最为积极，对经济成效感知最为消极；（2）共治模式在三个维度表现最优，统治在生态、社会维度较次优，而分治在经济维度次优；（3）社区居民成效感知还受到地理空间特征、经济社会属性等因素综合影响。

2024-10-27 21:04:32 304

原创 【文献及模型、制图分享】基于社会嵌入视角的国家公园特许经营合作机制探析——以三江源国家公园为例

特许经营制度是推动国家公园高效经营、实现永续利用的科学工具，对于满足访客生态体验需求、培育社区可替代生计、平衡资源保护与社区发展的矛盾关系等均具有重要意义。为了解决特许经营制度在国家公园试点阶段暴露出的协商渠道受限、利益分配不合理、社会组织力量薄弱等现实问题，亟需对特许经营合作机制进行深入探讨。基于利益相关者理论，从社会嵌入视角出发，对三江源国家公园特许经营机制进行深入的社会网络分析；构建国家公园特许经营，探讨利益相关者在政策、认知、文化、生计各维度的社会网络位置、作用及其合作机制。

2024-10-26 00:45:00 250

原创 【数据分享】全国各省份农业-瓜果类面积（1993-2018年）

点击后小编。

2024-10-26 00:45:00 199

原创 【数据分享】中国气象灾害年鉴（2004-2021）

中国气象灾害年鉴》由中国气象局出版，是其主要业务产品之一。这本年鉴内容丰富全面，为从事气象、农业、水文、地质、地理、生态、环境、保险、人文、经济、社会以及灾害风险评估管理等多领域的业务、科研、教学和管理决策人员提供了极具价值的参考资料。本年鉴是中国气象局主要业务产品之一。全书共分为6章,第1章重点描述和分析重大气象灾害和异常气候事件;

2024-10-26 00:00:00 2826 1

原创 【文献及模型、制图分享】基于国际湿地城市视角的常德市湿地保护修复成效与归因分析及其政策启示

湿地公约》提出的“国际湿地城市”认证是促进湿地保护修复的新举措。以国际湿地城市常德市为例，基于2000—2022年15 m空间分辨率湿地分类数据，监测常德市湿地保护修复逐年动态变化，湿地保护修复驱动因素的重要性和贡献率，探究主导。结果表明：（1）2000—2022年常德市湿地保护修复成效显著，由1298.53 km2增加至1399.61 km2，建立湿地保护区对于湿地保护修复具有积极作用。（2）湿地变化类型以湿地稳定为主（61.86%），然后为湿地修复（22.10%）和湿地受损（16.04%）。

2024-10-25 01:15:00 262

原创 【数据分享】全国建筑业-建筑业总产值（1990-2021年）

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2024-10-25 01:00:00 215

原创 【数据分享】全国科技-产品质量国家监督抽查（1995-2021年）

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2024-10-24 20:23:33 588

原创 【数据分享】全国公共管理、社会保障及其他-在押服刑人员基本情况（2003-2012年）

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2024-10-24 20:21:28 213

原创 【文献及模型、制图分享】基于城乡交互作用视角的乡村吸引力测度及启示——以湖南省浏阳市为例

提升乡村吸引力是推动乡村振兴的重要路径，乡村吸引力水平的量化测度是研判乡村发展水平和发展潜力的重要依据。基于城乡交互作用视角，采取的方法，构建乡村吸引力的与，并对湖南省浏阳市开展。结果表明：（1）乡村吸引力是城乡相互作用的结果，是城市推力、乡村拉力、城市拉力、乡村推力和城乡中介力“五力”综合作用的合力；（2）乡村吸引力水平具有较为明显的空间分异特征，中心镇、临近省会城市的乡村地区吸引力水平相对较高，其他中间地域乡村吸引力水平总体相对较低；

2024-10-24 20:20:18 318

原创 【数据分享】全国各省份资源和环境-废气中主要污染物排放（2011-2021年）

点击后小编。

2024-10-24 20:00:26 354

原创 【数据分享】全国金融业-股票发行量和筹资额（1991-2021年）

2、本资源仅用作为学习用途，不能用于商业通途。1、数据来源网络收集。

2024-10-23 00:30:00 294

基于Android系统的抢红包插件开发-使用AccessibilityService实现自动化操作
内容概要：本文介绍了在安卓平台上利用AccessibilityService接口开发自动抢红包功能的方法及其潜在风险。详细讲述了如何创建自定义的服务类以响应特定事件，在Android应用的XML配置文件中标记该服务，并演示怎样利用AccessibilityNodeInfo解析屏幕上的控件信息找到红包按钮进而完成点击动作。还探讨了一些额外的因素，比如对不同聊天应用程序的支持、合法性考量以及维护版本间的兼容性措施。 适合人群：熟悉Android SDK和JAVA语言编程的专业人士或是想深入了解AccessibilityService特性和应用层自动化处理的学习者。 使用场景及目标：为那些希望通过编程手段理解或者增强移动设备人机交互效率的研究与开发者提供理论依据和技术指导。同时强调此类程序只适用于学习研究，不应被用来违反任何社交平台规则和服务协定的规定。 其他说明：尽管文中提供了具体的编码实例，但由于各个即时通讯工具自身防护策略的缘故，直接部署此类型的扩展包存在着一定的账户安全隐患。所以，请谨慎对待所分享的内容并在合规前提下开展实验活动。

2025-01-29

机器学习项目班的第1课 音乐推荐系统-(上).mp4
该视频主要讲述了机器学习推荐系统的构建与在线预测过程的关键概念和方法。首先，介绍了推荐系统的数据处理环节，包括数据质量和格式的重要性、数据来源和格式、数据清洗和过滤、数据解析等。然后，详细阐述了在线预测过程中的协同过滤原理、knn算法、矩阵分解等预测方法，以及如何进行模型构建、评估和优化。视频通过具体例子演示了如何使用knn baseline算法进行训练，并提醒观众在使用算法时需要注意的问题。 分段内容介绍 00:04 课程介绍与目标 1.介绍课程内容：机器学习项目班的第一节课，重点在于推荐系统的应用。 2.课程目标：通过实战项目，学习和掌握如何在实际数据上搭建可用的模型。 3.课程特色：无PPT，所有内容集成在Apache Notebook中。 4.云平台介绍：包含原始音乐数据和推荐系统相关的文件夹。 03:19 数据来源与处理 1.原始数据来源：网易云音乐等音乐平台的歌单信息。 2.数据获取方式：通过爬虫获取，包含歌单信息、歌曲信息、播放信息等。 3.数据存储格式：文本文件，全量数据约16G。 4.处理过程：清洗数据、提取相关信息、转换为推荐系统所需的格式。 等等等等

2025-01-28

DeepSeek多种交互方式详解-网页端、API、手机APP的使用方法与特性
内容概要：本文详细介绍了基于自然语言处理的人工智能产品DeepSeek，阐述了用户与其互动的三种主要方式（即网页端操作流程、API接口调用以及移动应用程序）。对于网页端操作，从访问主页、账户创建直至接收返回信息进行了细致描述；针对API接口，覆盖了密钥配置、SDK引入到数据交换解析；至于移动端App，则强调了其独特之处如语音交流、图像识别等功能特色。 适合人群：本篇文章适合希望掌握如何运用最新AI工具解决问题的技术爱好者，特别是正在寻找有效提高工作效率或者寻求创新解决方案的企业员工。 使用场景及目标：①希望通过简洁直接的操作享受便捷高效智能问答服务；②需要将先进AI能力集成至自身业务系统中，实现自动化决策、文本生成或是其他高级功能扩展；③在外出不便时利用随身设备随时随地发起查询任务、上传文档资料得到及时反馈。 阅读建议：考虑到不同用户的偏好和应用场景有所区别，请选择感兴趣的部分深入探究，在实践中摸索最符合个人需求的最佳实践路径。同时关注官方网站更新动态以便第一时间获取新版本发布消息和其他重要通知。

2025-01-28

人工智能第二阶段：机器学习经典算法-02决策树与随机森林-4.信息增益
人工智能 该资源主要讲述了决策树中熵值和信息增益的概念及其在节点选择中的应用。首先，熵值表示数据的混乱程度或纯度，熵值降低意味着数据纯度提高，分类效果增强。接着，引入信息增益概念，即原始熵值与划分后熵值的差，用于衡量节点划分的效果。在构建决策树时，选择信息增益最大的节点作为根节点，以提高分类效果。通过比较不同候选节点的信息增益，最终确定根节点为overlook。视频还提到递归思想在决策树构建中的应用，即根节点选定后，继续在子集中选择最优节点进行划分。 00:25 信息增益的概念与计算 1.信息增益是决策树中用来评估数据集纯度的指标，旨在最大化分类后的数据集纯度。 2.信息增益的计算方法为原始熵值减去划分后的熵值。 3.熵值表示物体的混乱程度或集合的整体纯度，熵值下降说明纯度上升，分类效果更好。 02:16 决策树的构造过程 1.决策树的构造是一个递归过程，旨在选择信息增益最大的节点作为根节点。 2.在构造决策树时，通过计算不同划分下的信息增益，选择信息增益最大的节点作为当前级别的根节点。 3.根节点的构造方式与其他节点的构造方式相同，都是为了最大化信息增益。 4.决策树通过递归方式构造

2024-08-30

【中秋特别学习资源】第二阶段：机器学习经典算法-02决策树与随机森林-3.决策树构造实例
该资源主要讲述了决策树构建过程中的基本思想和选择根节点的依据。决策树构建的原则是希望随着树深度的增加，节点的熵值能迅速降低，从而使模型更纯。选择根节点的依据是熵值下降的最大程度，并且希望决策树高度矮、构建速度快。视频通过一个具体例子展示了如何从数据中选取特征作为节点，并根据熵值等指标进行决策树的构建。整体而言，视频内容清晰，逻辑性强，有助于理解决策树构建的基本过程和原理。 00:34 决策树的基本思想 1.决策树的基本思想是随着树深度的增加，节点的熵值应能迅速降低。 2.熵值越低，模型越纯，下降速度越快越好，这是选择根节点的重要标准。 3.希望构建高度较矮的决策树，以提高构建速度。 06:40 决策树构造实例分析 1.通过具体例子说明如何选择根节点和构建决策树的过程。 2.首先计算原始数据的熵值，然后尝试不同的属性作为根节点进行划分。 3.通过计算每个候选节点的熵值变化和概率值，选择最优的根节点。 4.最终确定决策树的结构，包括根节点和分支节点。 5.通过计算每个分支节点的熵值，验证决策树的有效性。

2024-08-30

【中秋特别学习资源】第二阶段：机器学习经典算法-02决策树与随机森林-2.熵原理形象解读
该视频主要讲述了决策树中的重要概念“商”及其在分类问题中的应用和基尼系数的定义、计算方式和意义。视频通过日常生活中的例子来解释“商”的概念，并详细说明了如何利用基尼系数和商值来衡量分类效果。视频中还提到了如何利用这些指标来优化分类模型。总之，该视频对于理解机器学习中的分类模型非常重要。 00:07 熵原理的形象解读 1.通过约会对象选择的例子引入熵的概念，解释熵为衡量混乱程度的指标。 2.介绍年龄、长相、收入等作为选择约会对象的衡量标准，强调不同标准的选择顺序。 3.通过比较不同标准的重要性，引出决策树中节点选择的原理。 01:49 熵与概率的关系 1.解释熵与事件发生概率的关系，概率大的事件不确定性小，概率小的事件不确定性大。 2.通过比较不同概率值的对数值，说明熵的计算方法及其反映的事件不确定性。 10:42 商值与基尼系数的概念 1.介绍商值作为衡量集合纯度或混乱程度的指标。 2.通过比较不同集合的商值，说明商值如何反映集合的内部混乱程度或类别多样性。 3.介绍基尼系数及其与商值的相似性和计算方法的差异。 4.通过基尼系数的例子，说明如何利用基尼系数衡量分类效果的好坏。

2024-08-30

第二阶段：机器学习经典算法-02决策树与随机森林-1.决策树概述
该资源主要讲述了决策树与随机森林算法的基本概念和构造过程。决策树是一个树形结构，用于进行一系列的决策，可以用于分类和回归问题。随机森林算法是基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高分类准确率。视频还介绍了决策树的构建过程，包括训练阶段、最优划分属性和节点类型等。决策树算法在实际应用中具有重要性和广泛适用场景，可以应用于欺诈检测、医疗诊断、信用评分等领域。 00:01 决策树与随机森林算法概述 1.决策树与随机森林是机器学习领域经典算法，主要用于分类和回归任务。 2.决策树通过构造树形结构进行一系列决策，既能做分类也能做回归。 05:41 决策树预测操作 1.预测时，数据从树根开始，根据节点特征向下遍历。 2.每个非叶子结点根据特征进行决策，最终到达叶子结点得到结果。 3.结果可以是分类值或回归值，取决于决策树用途。 06:53 决策树构建阶段 1.决策树构建分为训练阶段，通过训练数据构造决策树。 2.训练阶段完成后，决策树可用于分类或回归操作。 07:46 决策树构造过程 1.决策树构造分为根结点、非叶子结点和叶子结点。 2.根结点基于某个特征（如年龄）进

2024-08-30

第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-7.梯度下降原理
本资源主要讲述了最优化求解问题。通过迭代和优化来逐渐改进模型，找到最佳的解决方案。将待优化的函数比喻为一座山，最低点即为最优解。优化过程就是不断尝试不同的参数值，找到能够使得函数值最小的参数。梯度下降的核心思想是利用函数的导数来找到函数的最小值，通过不断沿着负梯度的方向更新参数，最终找到函数的局部最小值。梯度下降算法在机器学习和深度学习中有着广泛的应用，可以提高模型的准确率和泛化能力。 梯度下降原理介绍 1.梯度下降是一种优化算法，用于解决最优化求解问题，尤其是在机器学习中。 2.梯度下降通过迭代优化参数，以找到能最好表达模型的最佳参数值。 3.与直接求解函数值不同，梯度下降利用函数的梯度信息，通过迭代逐步优化参数。 梯度下降的数学表示 1.以西塔（θ）为例，初始时西塔可能有一个初始值，如8，经过优化后，其值逐渐减小，如变为6、3、2.7等。 2.西塔的优化过程是通过梯度下降算法，不断接近一个最佳值，如2.5。 梯度下降的实际应用 1.在多维空间中，西塔对应于多个参数，如西塔1、西塔2等。 2.梯度下降的应用涉及到如何在多维空间中有效地选择优化步骤。 3.通过梯

2024-08-30

第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-6.梯度下降实例
该视频主要讲述了梯度下降算法在机器学习中的应用。首先介绍了如何通过计算损失函数值和偏导数来优化模型参数，然后详细讲解了如何计算目标函数对参数的偏导数以及如何设置合适的学习率。视频强调了学习率的重要性，并介绍了梯度下降算法的迭代求解过程，最后通过具体例子展示了梯度下降算法的应用。该视频对于理解梯度下降算法的基本原理和应用具有一定的帮助，对于初学者来说是一个很好的学习资源。 梯度下降实例分析与代码解释 1.通过分析PGA数据，使用梯度下降法寻找最佳参数组合以接近y与distance之间的关系。 09:44 梯度下降法的实现细节 1.迭代求解和损失函数的打印、存储及收敛值的控制方法，通过定义收敛值来控制迭代过程。 2.梯度下降法的应用，包括计算方法和参数调整过程。 10:34 梯度下降算法介绍 1.梯度下降是一种优化算法，用于找到函数的最小值。 2.在梯度下降中，通过计算函数梯度并朝着梯度相反的方向更新参数，以逐步降低函数值。 3.梯度下降常用于机器学习和深度学习中，用于优化模型参数。

2024-08-30

第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-5.逻辑回归原理
该视频主要讲述了逻辑回归中的Sigmoid函数。首先介绍了Sigmoid函数是一个S型函数，其输入是任意的实数，输出是0到1之间的值，可以看作是一个概率值。然后提到了在回归问题中，可以通过某种方式得到一个预测值，如果想要将这个预测值转化为分类任务的结果，就可以使用Sigmoid函数。将预测值传入Sigmoid函数后，会得到一个0到1之间的值，这个值可以解释为某个事件发生的概率。此外还强调了Sigmoid函数的取值范围和作用，以及它在神经网络中的应用。 逻辑回归原理与Sigmoid函数 1.逻辑回归通过Sigmoid函数进行概率转换，实现从连续值到概率的映射。 2.Sigmoid函数将任意实数值映射到0到1的区间，可用于将输出转换为概率。 3.逻辑回归虽名为回归，但实际上是一种分类算法，适用于二分类问题。 04:30 逻辑回归的数学表达与推导 1.逻辑回归的数学表达式包括Sigmoid函数，用于预测值的计算。 2.预测值通过逻辑回归模型的参数（如西塔和x）计算得出，反映属于正类的概率。 3.逻辑回归的推导与线性回归相似，涉及求导等数学运算。

2024-08-30

第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-4.目标函数求解
该视频主要讲述了利用对数自然函数求解最大值的方法。视频开头引入了对数自然函数，将其作为工具来求解最大值。接着，通过化简对数函数的表达式，得到一个累加和的形式，从而更容易地求出最大值。此外，视频还提到了如何利用对数函数将乘法转换为加法，从而更容易地进行计算。视频中还通过比较预测值和真实值之间的差异平方项，得到一个更小的差异值，从而使得求解的结果更加准确。这些方法在数学、统计学、经济学等领域都有广泛的应用。总之，该视频详细讲解了对数自然函数的应用和求解方法，对于想要深入了解最大值求解的观众有很大的帮助。 00:27 目标函数求解概述 1.将累乘转换为累加简化求解过程。 2.引入对数自然函数，通过求对数将乘法转换为加法。 3.目标函数转换为求对数后的累加和形式。 06:14 目标函数化简与求解 1.通过取对数将累乘转换为累加和。 2.将乘法操作转换为加法操作，简化求解过程。 3.化简过程中，将常数项和与西塔无关的项移至等式一侧。 4.最终目标函数形式为西塔的线性函数，通过求导找到极值点。 10:20 线性回归模型求解 1.线性回归模型中，西塔的求解转换为优化目标函数的问题。 2.通过求导和设

2024-08-30

第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-3..线性回归误差原理推导
该视频主要讲述了误差分布和似然函数在机器学习中的应用。视频首先介绍了误差分布的概念，即误差是独立同分布的，并服从高斯分布。接着，视频引入了似然函数的概念，通过最大化似然函数来找到最佳参数，使模型预测结果与真实值最接近。最后，视频强调了数学在机器学习中的重要性，掌握数学基础知识对于机器学习从业者非常重要。 线性回归误差的基本概念 1.预测值与真实值之间的差异称为误差，是评估模型准确性的关键指标。 2.误差的存在是不可避免的，但通过合理的模型设计和调校，可以将其控制在可接受的范围内。 02:41 误差的独立同分布假设 1.误差被假设为独立同分布，意味着每个样本的误差都是独立的，且遵循相同的分布规律。 2.独立同分布的假设是基于对样本数据的独立性以及对误差范围的统一认识。 07:19 线性回归的似然函数 1.似然函数用于评估参数θ（西塔）的好坏，目标是最大化似然函数值。 2.似然函数的构建基于误差的分布假设，即高斯分布。 3.通过最大化似然函数，可以找到使模型预测值与真实值最接近的参数θ。

2024-08-30

第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-2.回归算法
该视频主要讲述了机器学习的两大问题类型：有监督问题和无监督问题。视频还通过银行借款的例子解释了回归和分类的概念，并介绍了线性回归的概念。此外，视频还讲述了如何通过机器学习模型预测银行贷款金额，包括定义特征和权重参数，以及如何使用矩阵表示权重参数和特征向量。最后，视频强调了标签值的重要性。 00:17 机器学习算法的核心重要性 1.机器学习分为有监督问题和无监督问题两大类。 2.有监督问题需要标签值，如猫狗分类，无监督问题没有标签值，如聚类分析。 3.算法是机器学习的核心，对于实际工作和面试都非常重要。 03:44 回归问题的解释和例子 1.回归问题旨在预测一个具体值，如银行贷款额度。 2.例子中，工资和年龄是特征，银行贷款额度是预测目标。 3.线性回归使用权重参数来量化特征的影响。 07:11 线性回归的数学模型 1.线性回归模型用权重参数和特征进行矩阵运算，预测结果。 2.引入常数项x0和偏置项西塔零，简化计算过程。 3.模型预测值h西塔x通过权重参数和特征的线性组合得出。

2024-08-30

第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-1.机器学习概述(1)
该视频主要讲述了机器学习的概念、应用领域以及工作原理。机器学习在数据挖掘、计算机视觉、语音识别等领域有广泛应用，相比传统方法有竞争优势。机器学习通过训练让计算机自主学习并完成任务，训练样本很重要。特征提取和建模是关键步骤，涉及工具如NumPy、Pandas和Scikit-learn。视频内容丰富，语言通俗易懂，适合初学者了解和学习。 分段内容介绍 00:36 机器学习概述与应用 1.机器学习是人工智能领域的一个热门方向，具有广阔的发展前景。 2.机器学习应用于数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域。 3.机器学习算法能够帮助识别用户流失、推荐内容，提高准确率和效率。 06:02 机器学习的工作原理 1.机器学习通过训练样本和特征提取，让计算机具备学习和决策的能力。 2.机器学习算法建立模型，用于新数据的分类、回归或聚类等任务。 3.特征提取和数据预处理是机器学习成功的关键步骤。 08:07 机器学习工具介绍 1.NumPy：科学计算库，用于矩阵操作。 2.Pandas：数据处理工具，简化缺失值和字符值处理。 3.Matplotlib：可视化工具，用于图表展示分析结

2024-08-30

github自学教程-初级入门者必看
这个教程包括如下内容： 1. 初识 GitHub 2. 加入 GitHub 3. Git 速成 4. 向 GitHub 提交代码 5. Git 进阶 6. 团队合作利器：Git 分支详解 7. GitHub 常见的几种操作 8. 发现好用的开源项目 希望通过这个教程，人人可以很方便的掌握 Git/GitHub 的使用。

2024-06-30

Python标准库中文版教程
Python 2.0 发布附带了一个包含200 个以上模块的可扩展的标准库. 本书简要 地介绍每个模块并提供至少一个例子来说明如何使用它. 本书一共包含360 个 例子. 本书使用DocBook SGML 编写, 我使用了一系列的工具, 包括Secret Labs' PythonWorks, Excosoft Documentor, James Clark's Jade DSSSL processor, Norm Walsh's DocBook stylesheets, 当然,还有一些 Python 脚本. 本书使用以下习惯用法:斜体 用于文件名和命令. 还用于定义术语.等宽字体 e.g. Python 用于代码以及方法,模块,操作符,函数,语句,属性等的名称.等宽粗体 用于代码执行结果.

2024-06-30

Python数据分析与建模库之从入门到四大库(Numpy、Pandas、Matplotl、Seaborn）教学课程
第一阶段课程-Python快速入门： 含：1.系列课程环境配置；2.Python快速入门；3.变量类型；4.LIST基础；5.List索引；6.循环结构；7.判断结构；8.字典；9.文件处理；10.函数基础 第二阶段课程-02科学计算库Numpy 含：1.数据结构；2.基本操作；3.矩阵属性；4.矩阵操作；5.常用函数 第三阶段课程-03数据分析处理库Pandas 含：1.数据读取；2.数据预处理；3.常用函数；4.Series结构 第四阶段课程-04可视化库Matplotlib 含：1.折线图；2.子图操作；3.条形图与散点图；4.柱形图与盒图；5.细节设置 第二阶段课程-Seaborn可视化库 含：1.课程简介；2.整体布局风格设置；3.风格细节设置；4.调色板；5.调色板颜色设置；；6.单变量分析绘图；7.回归分析绘图；8.多变量分析绘图；9.分类属性绘；10.Facetgrid使用方法；11.Facetgrid绘制多变量；12.热度图绘制 课程说明： 因数据量过于庞大，部分数据会以链接形式放在文档里，如果链接过期后台私我获取

2024-06-17

Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-01-04合集
Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-1.数据读取：该视频主要讲述了pandas库在数据处理中的重要性。首先介绍了pandas库是基于numpy库封装了一些操作，简化了数据处理过程。 Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-2.数据预处理：该视频主要讲述了在处理数据时，如何使用pandas库进行一些基本操作，包括加减乘除、排序、找最大最小值等。 Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-3.常用函数：该视频主要讲述了如何处理缺失值并计算平均值，以及如何利用pandas库统计不同等级船舱的平均价格，并通过pivot table分析船舱等级对获救几率的影响。 Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-4.Series结构：该视频主要讲述了pandas中的series结构。Series是DataFrame的一个子结构，可以看作是DataFrame中的某一列或某几列的子集。

2024-06-17

Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-4.Series结构
该视频主要讲述了pandas中的series结构。Series是DataFrame的一个子结构，可以看作是DataFrame中的某一列或某几列的子集。 Series也有很多操作，类似于DataFrame，但更简单。 视频中通过一个电影评分的例子，展示了如何取出Series结构，以及如何对Series进行操作，如取其中的几个数据、取其中的一个电影名字或评分指标等。 同时，也介绍了如何自己定义一个Series结构。视频中还提到了Series的核心代码和底层结构，以及Series与NaN的关系。 最后，视频总结了Series的重要性和在数据分析中的应用。此外，该视频还讲述了在pandas库中，索引的设置和使用方法。

2024-06-13

Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-3.常用函数
该视频主要讲述了如何处理缺失值并计算平均值，以及如何利用pandas库统计不同等级船舱的平均价格，并通过pivot table分析船舱等级对获救几率的影响。首先，视频介绍了当存在缺失值时，如何识别并替换这些值，以便计算平均值。接着，演示了如何使用pandas直接计算列的均值，而无需手动排除缺失值。然后，视频展示了如何统计不同等级船舱的平均价格。最后，通过pivot table分析了船舱等级对获救几率的影响。 分段内容介绍 00:01 数据处理与分析实例.视频展示了如何处理缺失值、计算均值以及使用数据透视表分析船舱等级对获救几率的影响，体现了数据分析和处理在实际应用中的重要性。 07:37 数据处理操作详解.视频演示了数据处理中的多个操作，包括计算总值、处理缺失值、定位样本、排序和重置索引等，展示了数据处理的完整流程。 15:09 年龄分段与获救几率分析。视频展示了如何使用apply函数对data film中的元素值进行变换，并通过年龄段分析获救几率。 视频重点 04:20使用pandas统计指标 05:14统计船舱等级的平均价 08:38缺失值处理方法 09:37按行按列排序

2024-06-13

Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-2.数据预处理
该视频主要讲述了在处理数据时，如何使用pandas库进行一些基本操作，包括加减乘除、排序、找最大最小值等。视频中详细解释了这些操作的具体步骤和参数设置，以及如何根据实际需求进行选择和调整。此外，还介绍了如何解释和理解数据，以便更好地应用这些操作。视频内容严谨、详细，对于初学者来说非常有帮助。此外，该视频还讲述了如何处理数据中的缺失值。 分段内容介绍 00:01 数据清洗与处理 介绍了如何对数据进行清洗和处理，包括缺失值填充、排序等操作，以及如何将数据转换为DataFrame格式。 07:36 处理数据中的缺失值 通过判断列是否有缺失值，并打印缺失值情况，可以将true和false作为索引值，保留缺失值。

2024-06-13

Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-1.数据读取
该视频主要讲述了pandas库在数据处理中的重要性。首先介绍了pandas库是基于numpy库封装了一些操作，简化了数据处理过程。然后通过读取CSV文件的例子，演示了如何使用pandas的read_csv函数将数据读入，并展示了数据类型和数据格式。接着介绍了pandas库中的DataFrame格式，它可以看作是一个二维表格，包含行和列，方便进行数据处理和分析。最后通过演示了如何使用head函数查看数据的前几行，强调了pandas库在数据预处理方面的应用。 分段内容介绍 00:02 pandas数据处理基础 介绍了pandas在数据处理方面的基本操作，包括读取CSV文件、查看数据类型、查看数据前几行等。 07:14 Pandas数据操作：索引、切片... 该视频介绍了如何使用Pandas进行数据操作，包括索引、切片、列选择和列名筛选等基本操作，帮助用户更好地理解和处理数据。 视频重点 02:50 Pandas库的常用函数和操作 06:16 数据切片与切片切片 07:50 数据与列的定位与获取

2024-06-13

Python数据分析与建模库-02科学计算库Numpy01-05合集
1、该视频主要讲述了南派（NumPy）的核心操作和数据结构，以及如何使用NumPy库读取和处理数据。 2、该视频主要讲述了在编程中，如何对数组或矩阵中的元素进行判断和操作，以及在单排中如何进行类型转换。 3、该视频主要讲述了线性回归算法的核心思想和应用。首先，回顾了线性回归的基本概念，即通过历史数据学习参数，使得参数与特征组合后拟合效果最佳。 4、该视频主要讲述了矩阵的初始化方法。矩阵的初始化方法有多种，包括全零初始化、全一初始化、随机初始化等。在Python的random模块中，可以生成指定区间内的随机数。 5、该视频主要讲述了nine派中的一些标准运算和矩阵操作。首先提到了e的幂运算和根号的计算，接着介绍了flow函数进行向下取整的操作。

2024-06-11

Python数据分析与建模库-02科学计算库Numpy-5.常用函数
该视频主要讲述了nine派中的一些标准运算和矩阵操作。首先提到了e的幂运算和根号的计算，接着介绍了flow函数进行向下取整的操作。随后，展示了如何将矩阵拉长成向量，以及通过shape属性变换矩阵的格式。还介绍了矩阵的转置操作，使得行列互换。最后，详细讲解了stack操作，包括按行拼接的vstack和按列拼接的hstack，用于将多个矩阵或特征拼接在一起。 分段内容介绍 00:03 数学运算基础 1.e的零次方等于1，一次方等于2.7，二次方等于0。 2.根号零等于0，根号一等于1.414。 00:53 流程函数应用 1.flow函数用于取整，如向下取整。 2.range和reshape函数用于矩阵操作，如拉伸和形状转换。 3.stack函数用于拼接矩阵，按行或列拼接。 12:37 数据处理与分析 1.hsplit和vsplit函数用于按列或行切分数据。 2.copy和deepcopy函数用于浅层和深层复制，避免数据共享导致的问题。 3.argmax函数用于查找矩阵中的最大值或最小值的索引。 15:16 排序与索引操作 1.salort函数用于对数组进行排序，按行或列排序。

2024-06-07

Python数据分析与建模库-02科学计算库Numpy-4.矩阵操作
该视频主要讲述了矩阵的初始化方法。矩阵的初始化方法有多种，包括全零初始化、全一初始化、随机初始化等。在Python的random模块中，可以生成指定区间内的随机数。对于相同维度的数据进行相减操作，对应位置的元素会进行相减。同时，视频还演示了如何对数据进行加减乘除操作，这些操作会应用到数据的每一个元素上。视频还提到了对于矩阵的操作，包括矩阵相乘和求内积的操作。这些操作都是通过对应位置的元素相乘或者相加来实现的。最后，视频还提到了在random模块中，除了random函数外，还有其他一些随机数生成的函数可以使用。 分段内容介绍 00:01 矩阵的初始化方法 矩阵的初始化包括零矩阵、全为1的矩阵等。可以通过不同的参数设置来创建不同类型和值的矩阵。 08:08 矩阵运算与随机数生成 介绍了矩阵运算和随机数生成的相关知识，包括矩阵相乘、内积操作、随机数生成等。

2024-06-07

Python数据分析与建模库-02科学计算库Numpy-3.矩阵属性
该视频主要讲述了线性回归算法的核心思想和应用。首先，回顾了线性回归的基本概念，即通过历史数据学习参数，使得参数与特征组合后拟合效果最佳。接着，介绍了误差项的假设和高斯分布的概念，并推导了如何找到使拟合效果最好的参数。视频还提到了将累乘操作转换为累加操作的方法，并通过化简得到了目标函数或损失函数。最后，提到了通过求偏导数来找到使损失函数最小的参数值。视频内容紧凑，逻辑清晰，有助于观众深入理解线性回归算法的原理和应用。 分段内容介绍 00:15 线性回归基本概念 1.线性回归用于拟合数据，通过历史数据学习参数。 2.拟合效果定义为特征与参数组合后，y值与实际值接近程度。 3.线性回归满足独立、相同分布和高斯分布条件。 01:38 线性回归参数优化 1.通过最大化自然函数值找到最佳参数。 2.将自然函数转换为对数形式简化计算。 3.通过偏导数求解参数，找到最佳参数值。 02:42 线性回归算法应用 1.介绍逻辑回归算法，用于分类问题。 2.逻辑回归通过sigmoid函数将线性回归结果转换为概率。 05:23 Numpy数组操作 1.Numpy数组通过arrange和reshape函数

2024-06-07

Python数据分析与建模库-02科学计算库Numpy-2.基本操作
该视频主要讲述了在编程中，如何对数组或矩阵中的元素进行判断和操作，以及在单排中如何进行类型转换。首先，通过一个例子演示了如何判断一个数组或矩阵中的元素是否等于某个值，并返回相应的布尔值。接着，介绍了如何将这个布尔值作为索引值，进一步获取数组或矩阵中对应的元素值。视频还涉及到了逻辑运算符“与”和“或”的使用。此外，视频还提到了如何将判断结果进行过滤，只保留满足条件的元素。同时，视频还讲述了在单排中如何进行类型转换，以及如何使用min和max函数来计算数组中的最小值和最大值，以及如何按指定维度进行求和操作。 该视频主要讲述了在编程中，如何对数组或矩阵中的元素进行判断和操作，以及在单排中如何进行类型转换。首先，通过一个例子演示了如何判断一个数组或矩阵中的元素是否等于某个值，并返回相应的布尔值。接着，介绍了如何将这个布尔值作为索引值，进一步获取数组或矩阵中对应的元素值。视频还涉及到了逻辑运算符“与”和“或”的使用。此外，视频还提到了如何将判断结果进行过滤，只保留满足条件的元素。同时，视频还讲述了在单排中如何进行类型转换，以及如何使用min和max函数来计算数组中的最小值和最大值，以及如何按指定

2024-06-07

Python数据分析与建模库-02科学计算库Numpy-1.数据结构
该视频主要讲述了南派（NumPy）的核心操作和数据结构，以及如何使用NumPy库读取和处理数据。首先介绍了南派是由行和列组成的矩阵，并展示了如何使用南派打开TXT文件。强调了在使用函数时需要查看文档，并详细解释了南派中的核心结构——ndarray（数组），演示了如何创建向量或矩阵。视频还介绍了南派中的一个重要属性——shape，并强调了数据结构必须统一。此外，还演示了如何读取和处理数据，包括将数据读入为矩阵格式、去除注释行、查找特定值、打印向量和矩阵的前几个值、打印特定行和列、选择矩阵的后几列等。总之，该视频对于初学者了解南派的基本操作和数据结构非常有帮助，有助于更好地理解和应用NumPy库。 分段内容介绍 00:01 Python NumPy库的介绍... NumPy是Python中用于处理数组和矩阵运算的核心库，通过NumPy可以高效地进行数值计算。本视频介绍了NumPy库的基本操作，包括创建数组、数组操作和矩阵运算等。 08:21 Python中Pandas库的使... 介绍了如何使用Pandas库读取数据，指定分隔符和数据类型，以及如何通过指定索引值来提取数据中的值或属性。

2024-06-07

Java语言程序设计基础必看
程序结构 每个Java语言的编译单元可包含多个类或接口，但是每个编译单元最多只能有一个类或接口是公共的每个编译单元就是一个以.iava为后缀的Java语言源程序文件一个程序可包括若干个类，各类之间存在并列、继承和包含关系。 这些类通常是在一起协同工作的:每一个类都可能需要创建其他类的对象，并调用类或对象的属性及方法。编程只能在方法中进行。 编译后每个类产生一个.class文件。 包是每个Java系统用来组织类的组织，功能作用和来源相关的类通常放在同一个包中。 Java的名字空间和包 作为一种在整个互联网上动态装载模块的语言，Java(Java)特别注意避免名字空间的冲突。 全局变量不再是语言的组成部分(没有全局的属性与方法)所有的方法和属性都在类中定义，是类的组成部分。每个类又是包的组成部分。 全限定名:包名.类名.方法名 导入打开一个包后，可直接指定该包中的类名。 在本类中，可以直接使用方法名及属性名。

2024-06-04

Java基础之从概念了解开始
JAVA的主要特点 简单性 Java语言是一种面向对象的语言，它通过提供最基本的方法来完成指定的任务，只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等糊的概念，并且通过实现自动垃圾收集大大简化了程序设计者的内存管理工作。 面向对象 - Java语言的设计集中于对象及其接口，它提供了简单的类机制以及动态的接口模型。对象中封装了它的状态变量以及相应的方法，实现了模块化和信息隐藏;而类则提供了一类对象的原型，并且通过继承机制，子类可以使用父类所提供的方法，实现了代码的复用。 分布式 - Java是面向网络的语言。通过它提供的类库可以处理TCP/IP协议，用户可以通过 URL地址在网络上很方便地访问其它对象。

2024-06-03

JAVA基础之Java编程基础教程
Java 注释 Java语言中定义了三种注释形式: //单行注释----注释到行尾 /*单行或多行注释 */1**可以用于文档化处理的单行或多行注释 * Java 分隔符(1) "Java分隔符组成: 分号-“;”、花括号-“〗”、空格-“, "Java分隔符作用: - Java语句必须以分号作为语句行的结束标记- Java允许用花括号“0”将一组语句括起来，形成一个语句块(block) -Java程序源代码中各组成部分之间可以插入任意数量的空格，包括换行。 Java 分隔符(2) Java语句块(block)用法: -定义类时类体必须采用语句块形式-定义方法时方法体必须采用语句块的形式 定义循环语句时，循环体可以语句块的形式，采用将0多条语句集合到一起，作为一个整体进行处理-语句块可以嵌套，嵌套层数无限制

2024-06-03

代码理解与代码修复之课程
目录 1、代码理解的基本概念与重要性 2、常见代码理解难点与解决方法 3、代码修复的基本流程与技巧 4、代码缺陷分类与修复方法 5、代码理解与修复的常用工具介绍 6、实例演示:代码理解与修复过程 7、代码理解与修复的注意事项 8、总结:代码理解与修复的未来展望 代码理解的基本概念 1.代码理解是阅读和理解代码的过程，涉及到对编程语言语法算法和数据结构的理解。 2.代码理解是代码修复、重构和优化的基础，有助于提高软件质量和维护效率。 3.随着代码规模和复杂度的增加，代码理解的重要性逐渐凸显 代码理解的重要性 1.提高代码质量和可维护性:通过理解代码，开发者可以发现并解决潜在的问题，提高代码的质量和可维护性。2.降低维护成本:有效的代码理解可以帮助开发者更快地找到并修复问题，降低维护成本。 3.支持软件演化:随着软件系统的不断演化，代码理解有助于开发者适应新的需求和变化。 以上内容仅供参考，具体内容可以根据您的需求进行调整优化

2024-06-03

代码优化与代码生成之课程详解
代码优化的任务 通过等价的程序变换，获得执行速度快、占用空间少的程序代码生成的任务 针对目标语言的特殊性，生成高性能的目标代码(机器相关) 不同阶段的优化 算法优化 有效的数据结构和算法(领域问题， 编译优化 中间代码优化:机器无关(如:常数计算、公共代码段)目标代码优化:机器相关(如:特殊指令、特殊结构) 中间代码优化 局部优化 基本块内部了(不包括各种转移控制) 全局优化循环优化、控制流分析与化简、数据流分析 1.1基本块和流图 基本块: 控制流从第一语句进入，从最后一条语句离开，语句序列中途没有停止或分枝流图: 以基本块为结点，按控制流设置有向边. 基本块的划分三地址语句序列=>基本块表 1)定义入口语句: 代码序列的第一语句转移语句的目标语句转移语句的下一条语句 2)基本块: 一入口语句到下一入口语句之前一入口语句到转移语句或停语句之间 控制流图的构造 以基本块为结点，以控制流为有向边G={N，E，n}流客(·N:基本块集 m:含首语句的基本块E:有向边集合A→>B +A的出口为转移语句，转向B的入口+B 紧跟A 之后，且 A 的出口不是 goto 或 return

2024-06-03

Python教程-快速入门基础必看课程01-10合集
P语言的学习过程可以概括为以下几个步骤： 了解基本概念与特性：首先，你需要了解P语言的基本概念、语法规则和特性。这包括理解P语言的基本组成元素，如变量、数据类型、运算符、控制结构等。通过阅读相关的教材、官方文档或在线教程，你可以对这些基础知识有一个全面的了解。 安装与配置开发环境：在学习P语言之前，你需要确保已经安装了适当的开发环境。这通常包括P语言的编译器或解释器，以及任何必要的集成开发环境（IDE）或文本编辑器。安装和配置这些工具后，你就可以开始编写和运行P语言的代码了。 编写简单的程序：从编写简单的程序开始，逐步增加代码的复杂性和功能。这有助于你逐步掌握P语言的语法和特性，并培养编写代码的基本技能。你可以从编写一些基本的输入输出程序开始，然后逐渐尝试编写更复杂的算法和数据结构。 深入学习特性与库：随着你对P语言的熟悉程度的提高，你可以开始深入学习P语言的更高级特性和库。这包括学习如何使用P语言的内置函数和库来处理复杂的任务，如文件操作、网络编程、数据库访问等。同时，你也可以探索P语言的扩展和插件，以扩展其功能和应用范围。 ————————————————

2024-06-01

Python教程-快速入门基础必看课程10-函数基础
该视频主要讲述了Python中函数的定义、使用和返回。函数是Python中一个重要的概念，可以用来封装一段可重复使用的代码，并通过函数名来调用它。在Python中，定义函数的关键字是`def`，后面跟着函数名和括号。函数可以没有参数，也可以有多个参数。如果函数有参数，则需要在括号中写出参数的类型和名称。在函数体内，可以编写一系列语句来实现函数的功能，这些语句可以是任何有效的Python代码。在函数执行完毕后，可以使用`return`语句来返回一个值。视频还提到了Python中的缩进语法。在Python中，缩进是一种强制性的语法，用于表示代码块的层次结构。在函数体中，所有语句必须缩进以表示它们属于同一个代码块。缩进的方式可以是四个空格或一个制表符。

2024-06-01

Python教程-快速入门基础必看课程09-文件处理
该视频主要讲述了Python中文件的读写操作和pandas库中的subt函数来处理CSV文件。 在Python中，文件的读写操作需要使用open函数打开文件，并指定路径和模式。读取文件时，可以使用f.read()方法读取内容，并使用f.close()方法关闭文件。写入文件时，可以使用f.write()方法写入内容，并使用f.close()方法关闭文件。视频还介绍了如何在文件中进行换行操作，以及如何将文件中的内容进行读取和写入。 此外，视频还强调了在进行文件操作时需要注意的一些细节和技巧，例如文件的编码格式、内存不足问题、文件的访问权限、写入速度变慢问题等。视频还介绍了如何使用with语句来自动关闭文件，以及如何使用os模块中的函数来处理文件和文件夹。 另外，视频还讲述了如何使用pandas库中的subt函数来处理CSV文件。通过使用read函数将CSV文件读入，然后使用subt函数按照行和列进行划分。在划分时，可以根据需要选择不同的分隔符，如逗号、制表符等。通过subt函数可以将CSV文件切分成多个元素，然后将这些元素存储在一个list中。视频还展示了如何将这个list进行组合，

2024-06-01

Python教程-快速入门基础必看课程08-字典
该视频主要讲述了Python中查找列表中的元素和如何使用字典的方法。首先，介绍了在列表中查找元素的方法，包括遍历列表和直接使用if语句判断元素是否在列表中。接着，通过一个例子展示了如何使用字典来存储和查找键值对，并介绍了字典的定义和使用方法。视频中还提到了字典的键值对一一对应的关系，以及如何添加新的键值对到字典中。最后，通过一个例子展示了如何使用字典来查找两个列表之间的对应关系。此外，该视频还讲述了字典在统计不同物品数量方面的应用。 分段内容介绍 00:01 Python中查找list元素和... 介绍了在Python中如何查找list中的元素，以及如何使用字典这种数据结构。 06:56 Python字典的基本操作 在视频中，讲解了Python字典的基本操作，包括定义、添加键值对、修改键值对、判断键是否存在以及统计键值对的数量等。 14:10 水果数量存储示例 通过字典结构来存储水果的数量，例如苹果有三个，橘子有两个。这个示例较为简单。 视频重点 02:09 使用字典查找元素 04:52 利用字典统计数据 09:56 动态的字典创建与操作

2024-06-01

Python教程-快速入门基础必看课程07-判断结构
该视频主要讲述了Python中的布尔类型值和if-else语句。 布尔类型值是Python中的基本数据类型之一，只有两个值：True和False。它们常用于进行逻辑判断。视频中详细介绍了如何定义和打印布尔类型值，以及如何进行比较和判断大小等操作。 if-else语句是Python中用于条件判断的关键字。if后面需要写一个判断条件，可以是任何可以返回True或False的表达式。如果if后面的判断条件为True，那么if语句后面的代码块将会被执行；如果判断条件为False，那么if语句后面的代码块将不会被执行，而是会跳转到else语句（如果有的话）后面的代码块。视频中演示了一个例子，首先定义了一个变量x等于700，然后判断x是否大于等于5，并分别打印出相应的结果。 总之，该视频详细介绍了Python中的布尔类型值和if-else语句及其应用，对于初学者来说非常实用。通过学习这些内容，可以更好地理解Python中的逻辑判断和条件控制等概念。

2024-06-01

Python教程-快速入门基础必看课程06-循环结构
该视频主要讲述了Python中for循环的基本结构和用法，特别是针对处理复杂数据结构如list of list的情况。首先介绍了for循环的基本概念，然后通过实例详细解释了如何遍历list中的元素，并解决了单层for循环无法处理list of list的问题。视频还强调了代码缩进的重要性，并提到了IDE在编写代码时的便利性。通过学习该视频，观众可以深入了解Python中for循环的使用，并更好地掌握处理复杂数据结构的方法。 分段总结 00:01 Python中的for循环详解 介绍了Python中for循环的基本语法和用法，包括遍历列表、循环体缩进等要点。 08:01 List of List的遍历方法 通过两层for循环遍历List of List结构，第一层遍历外层List的元素，第二层遍历内层List的元素，得到单独的值。

2024-05-31

Python教程-快速入门基础必看课程05-List索引
该视频主要讲述了Python中列表的基本操作，包括创建、添加元素、查找特定值、计算元素数量以及获取最后一个元素等。视频以清晰的例子和解释来展示这些操作，非常有助于初学者理解。此外，视频还讲述了Python中索引和切片的使用方法，这些是Python中非常重要的基础概念。掌握这些概念可以帮助我们更好地理解和使用Python语言。总之，这个视频对于初学者来说是一个很好的学习资源。 分段总结 00:01 Python中的索引和列表元素获取 通过索引的方式在Python的list中获取值，索引从0开始，最后一个元素的索引为长度减1。可以使用切片获取list中的片段。 07:41 Python切片操作详解 介绍了Python中切片操作的原理、方法和应用，包括起始位置、结束位置、步长等参数的使用，以及切片操作在数据类型转换、列表处理等方面的应用。

2024-05-31

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